論文の概要: Effective Robustness against Natural Distribution Shifts for Models with Different Training Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01381v2
• Date: Sat, 28 Oct 2023 19:26:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 23:30:29.371041
• Title: Effective Robustness against Natural Distribution Shifts for Models with Different Training Data
• Title（参考訳）: 訓練データが異なるモデルに対する自然分布シフトに対する効果的なロバスト性
• Authors: Zhouxing Shi, Nicholas Carlini, Ananth Balashankar, Ludwig Schmidt, Cho-Jui Hsieh, Alex Beutel, Yao Qin
• Abstract要約: 効果的ロバスト性」は、分配内(ID)性能から予測できる以上の余分な分配外ロバスト性を測定する。 異なるデータに基づいてトレーニングされたモデルの有効ロバスト性を評価・比較するための新しい評価指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.21868839569
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: "Effective robustness" measures the extra out-of-distribution (OOD) robustness beyond what can be predicted from the in-distribution (ID) performance. Existing effective robustness evaluations typically use a single test set such as ImageNet to evaluate the ID accuracy. This becomes problematic when evaluating models trained on different data distributions, e.g., comparing models trained on ImageNet vs. zero-shot language-image pre-trained models trained on LAION. In this paper, we propose a new evaluation metric to evaluate and compare the effective robustness of models trained on different data. To do this, we control for the accuracy on multiple ID test sets that cover the training distributions for all the evaluated models. Our new evaluation metric provides a better estimate of effective robustness when there are models with different training data. It may also explain the surprising effective robustness gains of zero-shot CLIP-like models exhibited in prior works that used ImageNet as the only ID test set, while the gains diminish under our new evaluation. Additional artifacts including interactive visualizations are provided at https://shizhouxing.github.io/effective-robustness.
• Abstract（参考訳）: 効果的なロバスト性」は、分散(id)性能から予測できる以上の余分な分散(ood)ロバスト性を測定する。 既存の有効ロバスト性評価では、通常はimagenetのような単一のテストセットを使用してid精度を評価する。 例えば、ImageNetでトレーニングされたモデルとLAIONでトレーニングされたゼロショット言語イメージでトレーニングされたモデルを比較すると、これは問題になる。 本稿では,異なるデータに基づいて学習したモデルの有効ロバスト性を評価・比較するための新しい評価指標を提案する。 これを実現するために、評価されたモデルすべてに対するトレーニング分布をカバーする複数のIDテストセットの精度を制御する。 我々の新しい評価基準は、異なるトレーニングデータを持つモデルが存在する場合の効果的なロバスト性をよりよく推定する。 また、ImageNetを唯一のIDテストセットとして使用した以前の研究で示されたゼロショットCLIPライクなモデルの驚くべき効果的なロバスト性向上についても説明できます。 インタラクティブなビジュアライゼーションを含む追加のアーティファクトは、https://shizhouxing.github.io/ effective-robustnessで提供される。

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